b. Cronbach’s Alpha của thang đo mức độ hài lòng của khách hàng
4.2.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA a Phân tích EFA của các yếu tố ảnh hưởng
a. Phân tích EFA của các yếu tố ảnh hưởng
Việc thực hiện bước kiểm định độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha trong phần trước đã giúp chúng ta khẳng định độ tin cậy của các thang đo (25 biến độc lập) này hoàn toàn phù hợp với đề tài nghiên cứu. Tuy nhiên việc phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ được thực hiện theo từng thang đo một. Kết quả này chưa chắc chắn rằng các thang đo ấy khơng có liên quan tới nhau. Chẳng hạn như, biến quan sát
của thang đo này có mối quan hệ với biến quan sát của thang đo khác dẫn tới thang đo không đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt do bị lỗi vì các biến có sự tương qua với nhau. Để tránh việc này có thể xảy ra với nghiên cứu này, đề tài tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA). Việc phân tích nhân tố EFA sẽ giúp các thang đo thể hiện sự đơn hướng của mình hay chính là tính độc lập của từng thang đo với nhau. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Yêu cầu trong phân tích nhân tố EFA theo một số lý thuyết khác nhau cũng khác nhau. Chẳng hạn như, các trọng số của các nhân tố ≥ 0,5 hoặc một số khác lại chấp nhận trọng số các nhân tố ≥ 0,4. Trong đề tài nghiên cứu này, chúng ta sẽ tiến hành loại bỏ các nhân tố có trọng số < 0,3 trước tiên. Vì đây là nghiên cứu trên quy mơ nhỏ, số lượng mẫu không lớn nên việc mất mát thông tin khi loại bỏ các trọng số là không lớn. Để phù hợp nghiên cứu sinh lựa chọn trong số các nhân tố ≥ 0,5.
Thêm vào đó, chỉ số Kaiser - Mayer - Olkin sẽ đánh giá sự phù hợp của phân tích EFA. Để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố khám phá, chỉ số Kaiser - Mayer - Olkin sẽ được báo cáo, mà theo đề nghị phải thuộc phạm vi từ 0,5 đến 1 được xem là phù hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Cũng theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% mới phù hợp đồng thời kiểm định Bartlett chỉ có ý nghĩa thống kê khi Sig < 0,05.
Phân tích EFA được thực hiện theo quy trình sau:
Thứ nhất, những thang đo đạt được hệ số tin cậy tốt trong phân tích Cronbach’s alpha sẽ tiếp tục đưa vào phân tích EFA nhằm chọn ra các chỉ báo có trọng số hội tụ trên 1 nhân tố. Các thang đo của biến độc lập sẽ được đưa vào phân tích EFA để kiểm tra tính độc lập và hội tụ của các biến quan sát sau đó sẽ chạy EFA với biến phụ thuộc.
Thứ hai, phân tích tồn bộ các chỉ báo được lựa chọn ở bước thứ nhất.
Cuối cùng, để khi đọc kết quả phân tích được thuận tiện nên việc sắp xếp theo thứ tự giảm dần, trong số các nhân tố dưới 0,5 cũng sẽ bị loại bỏ trên bảng báo cáo.
Có nhiều bảng ở Ouput, tuy nhiên, chúng ta chỉ cần quan tâm kết quả ở 3 bảng:
KMO and Barlett’s Test, Total Variance Explained (Tổng phương sai trích) và
Rotated Component Matrix (Bảng ma trận xoay).
Bảng đầu tiên là KMO and Barlett’s Test. 0,5 ≤ KMO = 0,723 ≤ 1, phân tích nhân tố được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.10. Bảng Phân Tích Nhân Tố Được Chấp Nhận ở Biến Độc Lập Lần 1 KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0,723
Bartlett's Test of Sphericity Sig. ,000
Nguồn: Phân tích tổng hợp Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 <
0,05, chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. Bảng 4.11. Tổng Phương Sai Trích Lần 1
Hệ số
Eigenvalues % Phương sai Tổng phương sai trích (%)
4,008 16,033 16,033 3,401 13,603 29,635 3,233 12,931 42,566 3,006 2,376 12,025 9,506 54,591 64,097 1,094 4,378 68,475 Nguồn: Phân tích tổng hợp Dựa trên kết quả của bảng Tổng phương sai trích ta có thể thấy có 6 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1,094 là 6 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất. Ngồi ra bảng trên cho thấy tổng phương sai trích (Total Variance Explained) = 68,475% > 50%, điều này có nghĩa mơ hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100%
thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng 68,475% và bị thất thoát 31,525%.(Phụ lục 4: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập)
Để đánh giá hệ số tải nhân tố (Factor Loading) biểu thị mức độ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố như thế nào thì cần phải xem xét kích thước mẫu. Đối với khố luận này kích thước mẫu là 200 nên sẽ lấy giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải Factor Loading là 0,5. Theo như kết quả ở ma trận xoay nhân tố thứ sáu có 1 biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn giá trị tiêu chuẩn 0,5. Tuy nhiên các biến quan sát cịn lại đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 điều này thể hiện các biến quan sát và nhân tố đó có tương quan cao với nhau và có ý nghĩa thống kê tốt.
Bảng 4.12. Kết Quả Phân Tích EFA Tổ Hợp Thang Đo
Biến quan
sát Câu hỏi 1 2 3 4 5
DV3 Thẻ thành viên tích hợp nhiều ưu đãi
đặc biệt ,880
DV4 Dịch vụ thanh tốn qua thẻ và các ví
điện tử đảm bảo ,850
DV2 Dịch vụ bảo hành sản phẩm tốt và
chính sách đổi trả linh hoạt ,816